Miksi myyntiennuste ei pidä

Jos myyntiennuste osuu kohdalleen, se tuntuu usein enemmän tuurilta kuin suunnitelmalta.

Moni myyntipäällikkö elää tämän kanssa joka kuukausi. CRM näyttää lupaavalta, pipeline on täynnä ja silti kuukauden lopussa luvut eivät täsmää ennusteen kanssa. Ennustetta päivitetään, selitetään ja hienosäädetään, mutta silti johto yllättyy.

Ongelma ei yleensä ole myyntipäällikön osaamisessa. Eikä edes siinä, että dataa olisi liian vähän. Useimmiten ongelma on paljon arkisempi: dataa kyllä on, mutta siitä on vaikea saada vastauksia silloin kun niitä tarvitaan.

Myyntiennustaminen katsoo taaksepäin, vaikka päätökset koskevat tulevaa

Perinteinen myyntiennustaminen nojaa vahvasti menneeseen. Historialliset luvut, myyjien arviot ja manuaaliset raportit muodostavat kuvan siitä, mitä on jo tapahtunut. Niiden perusteella yritetään päätellä, mitä seuraavaksi tapahtuu.

Tämä toimii kohtuullisesti vakaassa tilanteessa. Mutta heti kun markkina elää, asiakkaiden käytös muuttuu tai tiimin dynamiikka heilahtaa, ennuste alkaa laahata perässä. Myyntipäällikön rooliksi jää reagoiminen: miksi tämä diili ei etene, miksi tämä tiimi jäi tavoitteesta, miksi signaalit huomattiin liian myöhään.

Kun vastausten etsiminen alkaa jälkikäteen, ollaan jo askeleen myöhässä.

Tässä vaiheessa myyntiennuste alkaa tyypillisesti pettää kolmesta syystä:

• Pipeline näyttää määrää, ei laatua. Diilit ovat olemassa, mutta niiden todellinen eteneminen ja riskit jäävät piiloon.
• Signaalit huomataan liian myöhään. Hidastuminen, aktiivisuuden lasku tai poikkeamat näkyvät datassa vasta jälkikäteen.
• Päätöksenteko perustuu arvioihin, ei havaintoihin. Ennuste elää myyjien tuntuman mukana, ei datan todellisen käyttäytymisen.

Myyntidata on hajallaan ja siksi kokonaiskuva puuttuu

Useimmissa organisaatioissa myyntidata ei ole hukassa. Sitä kertyy CRM:ään, talousjärjestelmiin ja markkinoinnin työkaluihin päivä toisensa jälkeen. Ongelma ei ole datan määrä, vaan se, miten vaikeaa siitä on muodostaa kokonaiskuva.

Arjen johtamistyössä kysymykset ovat usein yksinkertaisia, mutta vastaukset eivät ole helposti saatavilla. Missä vaiheessa pipeline oikeasti hidastuu? Mitkä diilit näyttävät paperilla hyviltä, mutta sisältävät todellisuudessa merkittäviä riskejä? Mitkä merkit kertovat jo varhaisessa vaiheessa, että kauppa ei mene maaliin?

Vastausten saaminen vaatii usein raporttien rakentamista, Excelin pyörittämistä tai BI-tiimin apua. Ja ennen kaikkea se vaatii aikaa eli juuri sitä resurssia, jota myyntipäälliköllä on kaikkein vähiten.

Entä jos voisit kysyä myyntidatalta suoraan?

Kuvittele tilanne, jossa et aloita raportista, vaan kysymyksestä. Voisit kysyä datalta suoraan, missä vaiheessa diilejä jää eniten jumiin tällä kvartaalilla, ketkä myyjät ovat riskissä jäädä tavoitteesta ja mihin diileihin sinun kannattaa puuttua juuri nyt.

Sen sijaan, että saat käsiisi pitkän taulukon, saat vastaukseksi selkeitä visualisointeja, esiin nousevia havaintoja ja konkreettisia suosituksia. Järjestelmä ei vain vastaa siihen, mitä kysyt, vaan huomaa myös asioita, joita et osannut erikseen etsiä.

Kun kysymysten esittäminen on helppoa, data alkaa palvella johtamista eikä toisinpäin.

Myyntiennuste paranee, kun fokus siirtyy havaintoihin

Automaattisen, jatkuvan data-analyysin seurauksena ennustaminen ei ole enää kerran kuussa tehtävä harjoitus. Se muuttuu jatkuvaksi tilannekuvaksi siitä, mihin suuntaan myynti on menossa.

Myyntipäällikkö näkee ajoissa, missä riskit kasvavat, mitkä trendit ovat muuttumassa ja mihin kannattaa reagoida nyt, ei vasta seuraavassa kuukausipalaverissa. Tämä vapauttaa aikaa ja energiaa olennaiseen: päätöksentekoon, valmentamiseen ja oikeiden toimenpiteiden priorisointiin.

Myyntiennuste on dialogi, ei numero

Parhaat myyntiennusteet eivät synny yhdestä taulukosta tai yksittäisestä luvusta. Ne syntyvät vuorovaikutuksesta datan kanssa. Siitä, että havaintoihin pääsee käsiksi nopeasti, niitä voi kyseenalaistaa ja järjestelmä nostaa esiin asioita, joita ihminen ei ehdi itse huomata.

Kun ennustaminen muuttuu jatkuvaksi keskusteluksi datan kanssa, se muuttuu myös luotettavammaksi. Ja samalla myyntipäällikön työ helpottuu.

FAQ: Miksi myyntiennuste ei pidä?

Myyntiennuste ei pidä, koska se perustuu usein menneisiin lukuihin ja manuaalisiin arvioihin tilanteessa, jossa myynti elää jatkuvasti. Pipeline näyttää hyvältä, mutta ei kerro, mitkä diilit sisältävät merkittäviä riskejä. Lisäksi myyntidata on hajallaan eri järjestelmissä, jolloin kokonaiskuva jää puutteelliseksi.

Usein ongelma ei ole datan puute, vaan se, että dataa ei analysoida jatkuvasti eikä siitä nosteta esiin ennakoivia signaaleja. Kun myyntiennustaminen perustuu harvoin päivittyviin raportteihin, reagoidaan vasta silloin kun on jo myöhäistä.

Parempi myyntiennuste syntyy, kun datalle voi esittää kysymyksiä helposti, havaintoja tehdään automaattisesti ja fokus siirtyy menneen raportoinnista tulevan ennakointiin.

---

Empirica Finland on erikoistunut tekoälyratkaisuihin B2B-ympäristössä ja on auttanut eri toimialojen organisaatioita hyödyntämään autonomisia agentteja liiketoimintansa kehittämisessä.